运用DMAIC工具分析某车型前照灯的匹配问题

宋昌铭、何芳菲

(上汽通用五菱汽车股份有限公司， 柳州 545007)

0 引言

随着近年新能源汽车的崛起，迅速占领国内外新能源汽车市场是本司近年来重要的战略增长点。公司先后推出的E 平台汽车产品,遇到了非常激烈的市场竞争。主要竞争对手不断推陈出新，品质、成本和周期不断冲击着传统开发模式，企业正遭受着巨大的经营挑战。为快速占领新能源汽车市场，满足客户的需求，要求产品的设计更具合理性、竞争力。

前脸匹配是整车外观品质的主要载体，前照灯和前格栅匹配要求更能直接反馈整车的品质，其安装点涉及零件多、尺寸链复杂，匹配的难度高。本文基于某新能源车型的前照灯与前格栅左右间隙一致性问题，运用DMAIC 质量工具分析其尺寸控制的方法。

1 定义阶段

定义阶段主要是确认顾客的关键需求并识别需要改进的产品或流程，组成项目团队，制定项目计划，确定要进行测量、分析、改进和控制的关键质量特性（CTQ），将项目完善于合理的区间范围[1]。

从2020年10月开始,本司某车型前照灯与前格栅左右间隙不均，不符合DTS 定义的标准，故障率约25%，下线返修困难，影响一次下线合格率，影响客户满意度（图1）。

图1 左右间隙不均示意图

明确项目需求为整车匹配质量提升，逐层展开外饰、内饰和车身，确定为外饰匹配问题，逐步细化成前照灯与前格栅匹配并使其可以测量。最终确定，关键需求为某车型前照灯与前格栅左右间隙不均故障率，据此展开六西格玛项目。

SIPOC 表示产品实现过程的主要活动，包括定义的范围和过程的关键因素。通过供应商（Supplier）、输入（Input）、过程（Process）、输出（Output）和客户（Custom）5 个步骤进行分解，得到车身、调整线、上弯梁装配、前照灯装配和前格栅装配5 大区域的因素，为后续阶段提供解决问题的方向。

根据过往车型，确认项目目标为：故障率由25%降至7%，并制定5 个阶段的相应时间计划。

2 测量阶段

测量阶段是定义阶段的后续活动，也是连接分析阶段的桥梁，是事实和数据的具体表现[1]。通过测量评估，不仅可以验证测量系统的有效性，还能识别出项目过程的输出结果Y。

2.1 测量系统分析MSA

在开始测量并收集数据之前，必须对测量系统作出评价，对测量系统的问题进行分析和纠正，以保证测量数据的质量。总装车间随机挑选30 辆整车，选定2 名测量人员，随机对故障位置使用三角尺测量一遍，所有记录按固定顺序整理好。

利用Minitab 软件对测量系统的重复性和再现性分析，以验证本项目量具的误差。根据计算结果，量具的方差贡献率为0.6（＜1.0），符合测量系统MSA 要求；量具的研究变异值GR&R 为7.74%（＜10.00%），测量系统能力良好；可区分类别数18（＞10），表明分辨力优良。本项目测量系统分析MSA 顺利通过。

2.2 柏拉图-Pareto

柏拉图是确定关键输出变量Y 的常用方法。根据故障模式，存在9 种组合，其中7 种产生左右间隙不均的故障。利用Minitab 柏拉图模块，确定输出变量Y（图2）。

图2 柏拉图确定输出变量Y

根据柏拉图分析结果，依据二八原则（80%的结果源于20%的原因），左右间隙一致性的CTQ（关键品质特性）确定为左大右小、左小右大，2 种缺陷占总缺陷的80.50%。Y 为左右间隙一致性，Y1 为左大右小，Y2 为左小右大（注：当间隙＜1.0 mm 为过小；当1.0 mm≤间隙≤3.0 mm 为正常；当间隙＞3.0 mm 为过大）。本项目只关注Y1 和Y2 缺陷，其他不做项目攻关重点。

3 分析阶段

分析阶段是对CTQ 进行预测，分解出影响的要因，增强对过程和问题的理解，进而识别问题的主要原因X。利用鱼骨图从人、机、料、法四个方面进行分析，一共找到9 个要因，逐一进行分析（图3）。

图3 鱼骨图Y1、Y2 分析

3.1 原因X1：员工技能差，培训不到位

小组成员调查了前照灯与前格栅安装工位、间隙检验工位员工的操作以及成绩，结果如下：均通过公司三级培训、岗位指导培训考核；均熟悉SOS 标准要求，按工位SOS 进行操作；均理解前照灯与前格栅间隙标准。因此X1 非要因。

3.2 原因X2：未按标准化操作，不清楚质量标准

小组成员拉动车间工程师对前照灯及前格栅的安装工位、间隙检验工位进行标准化检查、质量分层审计，查看培训记录表，均通过培训考核。因此X2 也非要因。

3.3 原因X3：前大灯尺寸问题

前照灯上检具确认尺寸状态（图4），基准面C 宽度方向离空2.5 mm，基准销B 与基准销E 距离偏小1.0 mm，B 销先进，E销不能自然进销，强行装配导致尺寸失真，产生旋转，影响左右间隙。匹配面间隙如为-0.3～+0.2 mm，则对问题贡献较小，因此X3 为要因。

图4 前大灯上检具

3.4 原因X4：前格栅零件尺寸偏差问题

对前格栅问题位置尺寸进行现场抽查，连续5 件上检具检测。左侧尺寸间隙为0～0.2 mm，符合要求，对问题贡献较小；右侧尺寸间隙为0.3～0.5 mm，符合要求，对问题贡献较小。因此X4 为非要因。

3.5 原因X5：前大灯安装点尺寸问题

收集左、右前照灯5 个安装点CMM 左右向数据，利用Minitab 软件使用箱线图模块分析（图5）。左、右侧测点15 即前照灯支架的左右尺寸离散波动大，对问题解决不利。安装点涉及零件左、右前轮罩外板加强板合件。

图5 前照灯安装点箱线图

检具发现前照灯支架Y 向尺寸偏差1.5 mm；前大灯支架与本体件内部匹配线接触，整车焊接后会产生扭曲；料框不合格，前照灯支架易产生变形。3个原因的累积对故障问题贡献大，因此X5为要因。

3.6 原因X6：前格栅安装点尺寸问题

厂外检具检查前格栅钣金安装点（图6），左右向偏差均在0.2 mm 左右，符合要求。

图6 前格栅钣金安装点

厂内CMM 统计前格栅左右钣金安装点，左侧Y 向偏差0.2～0.5 mm，右侧Y 向偏差-0.4～+0.3 mm，且相互偏差一致性在0.2 mm 内，符合要求。因此X6 为非要因。

3.7 原因X7、X9：前照灯与白车身装配稳定问题

实车装配过程中，前照灯与车身的X 向尺寸存在较大波动。左侧1.5～6.0 mm，右侧1.5～6.5 mm，而产品设计数模间隙为3.5 mm。X 向间隙波动大，与理论值3.5 mm 存在1.5～3.0 mm差异，前大灯会发生随机旋转，与前格栅间隙跟着波动，对问题贡献较大。因此X7 和X9 为要因。

3.8 原因X8：前格栅与白车身的装配稳定问题

从产品数模来看，上部B 定位销M6 配Ф7，下部与前保险杠Y 向定位单边0.5 mm，设计数据Y 向存在间隙0.5 mm 调节量。前格栅与白车身的Y 向间隙存在0.5～1.0 mm 波动量，对问题有贡献。因此X8 为要因。

根据以上分析，得到4 组要因X：前照灯尺寸问题X3；前照灯安装点尺寸问题X5；前照灯与白车身的装配稳定问题X7 和X9；前格栅与白车身的装配稳定问题X8。通过X 和Y 因果关系，识别出问题产生的根本原因，进行下一步的改进。

4 改进阶段

进入关键的改进阶段，针对分析的要因X 进行根本原因的整改，形成最佳的解决方案，并验证有效性。

4.1 要因X3 改进

通过修配前照灯模具，前照灯基准面C 基本贴合，基准销B与E 销距在0.2 mm 以内，销子能正常装配，改善明显，符合检具公差要求，满足尺寸技术要求。

综上可知，前照灯尺寸满足要求。

4.2 要因X5 改进

修配翼子板安装支架模具，整改单件与本体的匹配面尺寸；调整工装夹具，调合总成左右一致性。检具确认前照灯安装点间隙4.8～5.5 mm，符合零件尺寸公差。整改料框，排除运输的变形因素，完成厂外要因的整改。

在厂内筛选20 台车身，收集CMM 测量前照灯支架尺寸，利用Minitab 箱线图模块，中位数偏差小、离散波动±0.75 范围，对问题解决有利（图7）。

图7 整改后的前照灯安装点CMM 箱线图

综上可知，前照灯安装点满足要求。

4.3 要因X7、X9 改进

根据数模制作随形定位块，前照灯工位增加定位块装配（图8），左右对称。筛选30 台车，测量对应理论位置（3.5 mm）的值在3.0～4.0 mm，状态稳定，波动明显减小2.0～3.0 mm。

图8 增加X、Z 向定位块

综上可知，增加定位块满足前照灯位置稳定，达到目标。

4.4 要因X8 改进

前格栅间隙检查工位增加楔形块（图9），下线车辆进行间隙测量在1.0～3.0 mm 之间，达到设计要求。增加楔形块是用于左右向间隙调整，结果装配稳定，达到目标。

图9 检查工位增加楔形块

经过4 个要因的改进，根本原因得到彻底解决，并验证有效。

5 控制阶段

控制阶段是项目固化改进成果的重要步骤，将成功经验标准化、制度化、文档化，建立过程控制系统[1]，从而形成新的工作方式并加以保持。

5.1 C1 目标达成情况

根据故障位置统计，利用Minitab 时间序列图可看出，故障率由改善前的25%下降至改善后的5%，目标达成（图10）。

图10 改善后故障率确认

5.2 C2 项目控制计划

前照灯尺寸每班次都要进行上检具的全尺寸检查，对前照灯车身安装点的CMM 尺寸数据进行锁定跟踪（图11）。新增的定位块和楔形块，列入工位的SOS。装件员工、过程检验员和SIP站检测采用塞尺监控故障位置。

图11 CMM 数据跟踪

6 结束语

本文通过某车型前照灯的匹配问题，介绍六西格玛DMAIC的实施过程，验证了六西格玛在产品质量改进的有效性[2]，彻底解决了项目的匹配问题。汽车外观间隙质量的改善涉及汽车整个产品生命周期[3]。基于数据的六西格玛统计工具，分析和解决问题更加科学，可形成Lesson Learn 指导后续新项目开发，对项目问题解决、尺寸控制方法有较好的指导意义。